Cómo leer imágenes manuscritas con IronOCR

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La lectura automática de texto manuscrito a partir de imágenes es extremadamente difícil porque las personas escriben de forma diferente. Esta enorme incoherencia dificulta que el OCR capture los datos con precisión. Debido a esto, documentos cruciales como registros antiguos, formularios de admisión de pacientes y encuestas a clientes todavía tienen que procesarse manualmente, lo que conduce a un proceso propenso a errores que compromete la integridad de los datos.

IronOCR resuelve este problema y lo agiliza introduciendo un método especializado para comprender y digitalizar imágenes de escritura a mano de forma fiable.

En la guía práctica, explicaremos paso a paso cómo utilizar la biblioteca IronOCR para leer imágenes de escritura a mano con precisión.

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Primer Paso:
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Para utilizar esta función, primero debe instalar el paquete IronOcr.Extensions.AdvancedScan. Tenga en cuenta que el método ReadHandwriting actualmente sólo admite el inglés.

Leer imágenes de escritura

Leer una imagen manuscrita con IronOCR es muy sencillo. Primero instanciamos el motor de OCR, luego cargamos la imagen en LoadImage y, por último, utilizamos nuestro método especializado, ReadHandwriting, diseñado para leer imágenes de escritura a mano. A continuación, imprimimos el texto extraído para verificar su exactitud y contenido.

Introducción de imágenes manuscritas

Imagen de muestra de entrada
:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image.cs
using IronOcr;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR on the handwriting image
OcrHandwritingResult result = ocr.ReadHandwriting(inputHandWriting);

// Output the recognized handwritten text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);
IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com
$vbLabelText   $csharpLabel

Resultado

Salida MICR

El método ReadHandWriting logró una buena puntuación de confianza del 90,6%, identificando correctamente la mayor parte del texto y las ideas principales, como la frase inicial: "Me llamo Erin Fish"

Se trata de un resultado de gran calidad, ya que la entrada es una exigente escritura a mano en lugar de un simple texto impreso. Aunque el motor tuvo problemas con el espaciado y las letras conectadas, se logró extraer el mensaje central del párrafo. Esto demuestra que IronOCR es altamente capaz de manejar texto complejo y no estándar.

Ejemplo de lectura asíncrona

IronOCR soporta además una versión asíncrona del método ReadHandwriting, ReadHandwritingAsync. Esto es extremadamente útil cuando se trata de código asíncrono que requiere la obtención de la imagen de entrada antes de ejecutar la operación. Utilizando la misma entrada de antes, he aquí un ejemplo de código que demuestra cómo utilizar el método async para obtener el mismo resultado:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs
using IronOcr;
using System.Threading.Tasks;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR using the async method with 'await'.
// The compiler automatically infers this top-level code block as an 'async Task Main()' method.
OcrHandwritingResult result = await ocr.ReadHandwritingAsync(inputHandWriting);

// Output the recognized handwriting text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);
IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com
$vbLabelText   $csharpLabel

También puede proporcionar un número entero como segundo parámetro opcional, timeoutMs, para esperar un número especificado de milisegundos antes de que la operación se cancele automáticamente. Por defecto, este parámetro tiene un valor de -1, lo que significa que no hay límite de tiempo y que la operación se ejecutará hasta su finalización.

Desafíos de la lectura de imágenes manuscritas

Aunque IronOCR puede lograr un alto grado de confianza a la hora de conservar la estructura general y el texto, el OCR en su conjunto sigue teniendo problemas con la escritura a mano, lo que da lugar a errores localizados. Estos son algunos de los retos habituales que requieren la verificación del resultado extraído:

Espaciado irregular: Cuando se trata de espaciado en la impresión, la distancia entre letras es uniforme. Sin embargo, el espaciado entre los trazos y la forma en que se unen las letras en la escritura a mano pueden variar enormemente. Esta falta de uniformidad hace que el motor de OCR segmente los caracteres de forma incorrecta, lo que provoca los errores que se muestran arriba, donde la palabra uniformed se divide en caracteres individuales (u n i f o c m e d) en lugar de una sola palabra.

Variación de trazos: cada persona tiene un estilo de escritura único, e incluso una misma persona escribe la misma letra de forma ligeramente diferente cada vez. La forma en que se conectan las letras y el propio patrón general varían significativamente. Esto impide el desarrollo de un modelo de "talla única", ya que el motor debe hacer frente a la gran variabilidad en la inclinación, la presión y la forma del trazo, lo que hace que la coincidencia de patrones sea inherentemente menos fiable que con fuentes estandarizadas.

Formas de carácter ambiguas: La escritura a mano suele utilizar trazos simplificados o apresurados, lo que da lugar a formas de carácter ambiguas. Por ejemplo, una "e" escrita rápidamente puede parecer una "c", o una "l" y una "i" unidas pueden confundirse.

Por lo tanto, cuando utilice este método, asegúrese de que el resultado coincide con la entrada prevista, prestando especial atención a las palabras poco espaciadas o mal formadas.

Advertencia El método ReadHandwriting sólo puede lograr una extracción OCR de baja precisión cuando se trata de escrituras cursivas. @@--CIERRE DE SOPORTE--@@

Preguntas Frecuentes

¿Qué es IronOCR y cómo se utiliza para leer imágenes manuscritas?

IronOCR es una potente biblioteca de reconocimiento óptico de caracteres para C#. Se utiliza para leer imágenes manuscritas configurando el motor OCR, importando imágenes manuscritas y utilizando el método ReadPhoto para extraer el texto.

¿Cómo configuro el motor OCR en IronOCR?

Para configurar el motor OCR en IronOCR, es necesario instalar la biblioteca IronOCR, inicializar el motor OCR y configurarlo para que reconozca varios estilos de escritura y formatos de imagen.

¿Cuáles son los pasos para importar imágenes manuscritas en IronOCR?

Para importar imágenes manuscritas en IronOCR, cargue el archivo de imagen en la aplicación utilizando la ruta de archivo o el flujo adecuados, asegurándose de que la imagen esté preprocesada para mejorar la precisión del reconocimiento.

¿Puede IronOCR reconocer diferentes estilos de escritura?

Sí, IronOCR está diseñado para reconocer varios estilos de escritura. Utiliza algoritmos avanzados para adaptarse a los diferentes estilos de escritura, proporcionando una extracción de texto precisa.

¿Qué es el método ReadPhoto en IronOCR?

El método ReadPhoto de IronOCR es una función que procesa imágenes importadas para extraer texto de contenido manuscrito utilizando el motor OCR.

¿Es posible mejorar la precisión del reconocimiento de texto para imágenes manuscritas en IronOCR?

Sí, se puede mejorar la precisión del reconocimiento de texto preprocesando las imágenes, ajustando la configuración del motor de OCR y utilizando entradas de imágenes de alta calidad.

¿Es IronOCR compatible con varios formatos de archivo de imagen para OCR?

IronOCR es compatible con varios formatos de archivo de imagen, incluidos JPEG, PNG, BMP y TIFF, lo que lo hace flexible para diferentes necesidades de OCR.

¿Cómo gestiona IronOCR las imágenes manuscritas de baja calidad?

IronOCR incluye funciones de mejora de imágenes y reducción de ruido, lo que mejora el reconocimiento de texto incluso en imágenes manuscritas de baja calidad.

Curtis Chau
Escritor Técnico

Curtis Chau tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación (Carleton University) y se especializa en el desarrollo front-end con experiencia en Node.js, TypeScript, JavaScript y React. Apasionado por crear interfaces de usuario intuitivas y estéticamente agradables, disfruta trabajando con frameworks modernos y creando manuales bien ...

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